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데이터 기반 의사 결정, 이렇게 합니다 [월간 데이터리안 세미나 다시보기 | 2022년 7월]

말로만 듣던 '데이터 기반 의사 결정', 남들은 어떻게 하고 있는지 궁금하시다면 7월 세미나를 들어보세요!

(3.8) 수강평 4개

수강생 58명

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초급자를 위해 준비한
[데이터 분석] 강의입니다.

이런 걸
배워요!

  • 데이터 기반 의사 결정의 의미

  • CS팀에서의 데이터 기반 의사 결정 사례

  • 데이터 인프라가 없는 상황에서의 데이터 분석 사례

  • 의사 결정에 활용할 수 있는 데이터 예시

누적 신청자 약 2,600명! 
화제의 웹 세미나를 영상으로 만나보세요.

📢 수강 전 확인해주세요!

  • 이 강의는 2022년 7월 진행된 “데이터 기반 의사 결정, 이렇게 합니다” 라이브 세미나 녹화 영상(VOD)입니다.
  • 라이브 발표 도중에 올라오는 실시간 채팅에 대한 답변이 포함되어 있습니다.

7월에는 데이터 분석 실무 이야기를 다룹니다!
월간 데이터리안 세미나 🎤


7월의 데이터리안 세미나는 🔍

이런 고민을 하고 계시는 분들께 추천해요 ✅

  • 조직에서 데이터에 관심이 없어요. 분석가로서 어떤 일을 할 수 있을까요?
  • ’데이터 기반 의사 결정’이라는 단어를 요즘 많이 보게되는데 그 의미가 궁금해요.
  • 데이터 분석가로 입사했는데 회사에 데이터도 없고 엔지니어도 없고 인프라도 없어요.
  • 탈주가 답일까요? 데이터 분석가 4명이 창업한 회사는 어떻게 데이터를 쌓고, 데이터를 분석하고 있나요?
  • 오늘날 또는 앞으로 데이터 의사결정이 영향을 미치게 될 범위와 가능성은 어디까지일까요? 데이터 분석의 전망이 궁금해요.

📺 8월에는 데이터 분석가 취업과 채용을 이야기 합니다!

  • [8월 주제] 데이터 분석가 채용의 모든 것: 이력서부터 면접까지
  • 다음 라이브 세미나 소식 보러가기: https://www.datarian.io/webinar

7월 세미나 타임라인

#1부 - 데이터 기반 의사 결정, 이렇게 합니다

✔ "CS팀에서도 데이터로 의사결정 할 수 있어요"

  • 연사 모아나 - 증권사 CS팀 교육 코치 / 여행사를 거쳐 증권사 CS팀에서 데이터를 보고 있습니다.

프로덕트 팀에서만 데이터 분석을 해야한다고 생각하셨나요? CS팀에서도 데이터 분석을 합니다!

 

✔ "데이터 인프라 없이 데이터로 성장하는 서비스 만들기"

  • 연사 윤선미 - 7년차 데이터 분석가 / 쿠팡, 하이퍼커넥트, 카카오를 거쳐 데이터리안에서 일하고 있습니다.

데이터리안의 멤버는 4명, 전부 다 데이터 분석가 입니다. 그 중 2명은 카카오, 쿠팡, 리디 등 잘 구축된 데이터 인프라 환경에서 일했고, 2명은 맨 땅에 헤딩하며 데이터 적재부터 시작했어요. 데이터리안이라는 회사를 차리고 앞의 2명은 큰 깨달음을 얻었습니다. 데이터는 땅에서 솟아나는 것이 아니었다는 것을요. 데이터 인프라가 없는 상황에서 데이터 분석가들은 어떤 데이터들을 분석하고 의사결정에 반영하고 있을까요? 액션으로 이어지는 데이터 분석에 대해 고민하고 있다면, 스타트업 데이터 분석가라면, 데이터 인프라가 없는 환경에서 데이터를 분석해야 한다면, ‘내 업무에도 데이터를 활용할 수 있을까?’ 고민하고 있다면 이 강연을 들어보세요.

 

#2부 - 질의응답

 
2부에서 답하는 사전 질문 펼쳐보기

Ⅰ. 데이터 분석 환경

Q1. 초기 스타트업의 데이터는 어떤 식으로 적재하면 좋을까요?

Q2. 서비스는 오래됐고 규모는 크지만 데이터는 별로 없는 조직에서는 데이터 엔지니어 채용부터 요청해야 할까요? 아니면 적더라도 가지고 있는 데이터로 뭐라도 할 수 있음을 보이는 게 먼저일까요?

Q3. 최근에는 앰플리튜드나 GA 같은 분석 툴이 많이 고도화되었다고 생각하는데 실제 쿼리나 코딩을 이용하는 비중이 얼마 정도 되는지 궁금해요.

Ⅱ. 데이터 분석 시작하기

Q4. 데이터 활용을 처음 하는 시점에서 뭐부터 알아야 하나요? 전체 지표 및 큰 그림을 보는 것이 막막한데 어떻게 해야 할까요?

Q5. 데이터를 어떻게 추출해서 정리해야 할지 모르는 회사에서 데이터를 다뤄보려면 일단 뭐부터 하는 게 좋을까요?

Q6. 극초기 스타트업에서 관련한 자료가 부족하다는 등의 이유로 데이터와 숫자를 제시하는 것이 의미없다는 지적이 많은데, 이에 대해서 어떻게 생각하시나요.

Ⅲ. CS 데이터 활용하기

Q7. CS팀에서 데이터를 보는 가장 큰 목적이 어떤 것인가요?

Q8. CX KPI를 수립하기 위한 데이터 수집 방법이 있다면 알려주세요.

Q9. 고객 경험을 판단하는 데이터의 종류는?

Q10. VOC 데이터는 문제를 경험한 고객에게서 수집하기 때문에 전체 고객을 대표하기 어렵고, 모수 자체도 전체 고객 데이터에 비해 적다 보니 신뢰도에서도 아쉬움이 존재합니다. 그렇다 보니 CX 책임자 입장에서도 VOC 데이터에 대한 의심이 생기기도 하는데요. 이를 해결할 방법이 있을까요?

Ⅳ. 데이터 기반 의사 결정을 잘하려면?

Q11. 데이터 기반 의사 결정 과정에서 조직의 비전과 목표를 뒷받침하도록 데이터가 편향되어 수집되거나 분석되는 것에 대해서 어떻게 생각하시나요? 어떻게 해결할 수 있는지 궁금합니다.

Q12. 데이터는 보고용일 뿐 실무에서는 위에서 원하는 대로 해야 컨펌이 나고 진행이 되는 기업을 많이 겪었습니다. 데이터를 기반으로 의사 결정을 하는 경험을 얻기 위해서는 이직만이 답일까요?

Q13. 데이터 기반 의사 결정을 잘 끌어나가는 커뮤니케이션 스킬이 궁금합니다. 특히 의사결정자를 설득하는 일이 중요하면서도 어렵다고 생각하는데, 윗분들을 잘 설득할 수 있는 노하우가 있을까요?

Q14. 데이터 분석 결과로 의사결정자를 설득할 때 효과적으로 커뮤니케이션하는 노하우가 있으신지 궁금합니다.

Q15. 조직 구조와 데이터 기반 의사 결정은 깊은 관련이 있는 것으로 알고 있는데, 데이터 기반 의사 결정의 성공 사례와 조직 구조가 궁금합니다.

Q16. 데이터 기반으로 의사 결정해야 하는 것은 너무 중요한데, 데이터를 통해 설정된 정량적인 KPI에 너무 목을 매는 순간 실행하는데 문제가 생기더라고요. 어떻게 하면 적당히 데이터를 잘 볼 수 있을지 궁금합니다.


7월 세미나 
참여자 소개 📖

모더레이터 <보민>

잡플래닛 데이터 분석가를 거쳐 데이터리안에서 일하고 있습니다. 세상에 존재하지 않았던 데이터를 만들어 내는 일 부터, 데이터를 이용한 비즈니스 전략 제안과 프로젝트 매니징까지. 데이터로 할 수 있는 일들의 A-Z를 모두 합니다.

1부 연사 <모아나>

여행사를 거쳐 증권사 CS팀 교육 코치로 데이터를 보고 있습니다.

1부 연사 <선미>

쿠팡, 하이퍼커넥트, 카카오 데이터 분석가를 거쳐 지금은 데이터리안 대표가 되었습니다. 데이터리안의 멤버들과 함께 일하면서 데이터의 힘을 더 믿게 되었습니다.

패널 <민주>

공유주거 스타트업 창업, B2B 물류 스타트업 분석가를 거쳐 지금은 데이터리안 대표가 되었습니다. 창업부터 엑싯까지 경험이 있는 청년 창업가입니다. 첫 창업한 회사 시절부터 지금까지 끊임없이 비즈니스 Funnel에 대해 고민했고, 지금은 데이터리안의 Funnel 설계와 분석을 하고 있습니다.

패널 <혜정>

콘텐츠 플랫폼에서 데이터 분석가로 일하다가 지금은 데이터리안 CPO가 되었습니다. 데이터리안의 오리지널 콘텐츠를 만들고 분석하는데 진심입니다.


예상 질문 Q&A 💬

Q. 월간 데이터리안 라이브 세미나는 언제 하나요? 어디에서 신청할 수 있나요?

데이터리안 웹사이트에서 다음 월 세미나 정보를 보실 수 있답니다. 신청도 바로 할 수 있어요!

Q. 듣기 전에 준비해야 하는 게 있나요?

없습니다 :D 누구나 들을 수 있어요!

Q. 세미나에서 사용하신 슬라이드를 따로 볼 수 있을까요?

슬라이드는 아래 링크에서 확인해주세요!
7월 세미나 슬라이드: https://bit.ly/3zxOWBd

이번 세미나에서는 필기하며 강연을 들으실 수 있도록 노션 필기노트를 제공하니, 개인 노션으로 복제하시거나 태블릿으로 필기하며 시청해보세요 :)
노션 필기 노트: https://bit.ly/3OC0qsF


라이브 참여 후기가 
궁금하다면 👏

세미나 중 가장 인상깊었던 내용은?

  • 실제 경험을 기반으로 솔직하게 생각을 나눠주신 부분, 문제에서 그치지 않고 해결하신 부분이 인상적이었습니다.
  • NPS만 보는 것이 아니라 inbound, outbound, 콜 시간  등 여러 지표를 사용해서 어떤 부분을 해소하게 되었는지 사례를 들어주셨던 것이 인상 깊었습니다.
  • CS 부서에서 다루는 데이터에 대한 관점이 인상적이었습니다.
  • CS에서도 데이터 분석이 유용하게 사용될 수 있다는 점이 흥미로웠습니다.
  • CS팀에서 데이터 분석에 왜 관심을 갖게 되었는지, 데이터를 활용하기 위한 과정들이 현실적이어서 좋았습니다.
  • 데이터리안을 창업하시면서 실제로 어떤 경로로 어떤 데이터를 확보하고 있는지 알려주셨던 점이 좋았습니다. 추후 개인 사업을 하게 되면 나도 저렇게 해야지 혹은 참고해서 의사 결정하면 되겠다 싶은 생각이 들어 도움이 많이 되었습니다.
  • 딱 세미나에서 설명한 데이터 구축이 안된 회사에서 홀로 일하는 데이터 분석가인데, 이 슬픈 현실에서 어떻게 대처하면 될지 설명해주셔서 감사합니다. 어떻게 나아가야할지 첫 스텝이 명확해졌습니다.
  • 정말 세세하게 경험을 공유해주셔서 큰 도움이 되었습니다. 사실 이런 초창기 실수들은 다들 공유하기 부담스러워하는 이야기인데 솔직하게 공유해주셔서, 바로 적용해 볼 수 있는 정말 의미깊은 세미나가 된 것 같아요.
  • 데이터 분석 별거 아냐! 우리가 늘 하던거야. 일단 해보자! 라고 말하실 때 용기를 얻었어요.
  • 데이터의 규모가 작고, 만족스럽지 않은 데이터라도 완벽주의를 버리고 일단 활용하라!
  • 데이터가 없는 상황에서 어떻게 해야하는지 그리고 많이 들어본 데이터 기반 의사 결정을 어떻게 해야 실제로 할 수 있는지 등 향후 인사이트가 될 아주 값진 정보들 많이 얻었습니다!
  • 데이터 분석과 의사 결정을 따로 보아야 한다는 점이 인상깊었습니다. 단순히 객관적인 데이터만이 의사 결정의 정답이라고 생각할 수 있었는데 이 세미나를 통해 의사 결정이 데이터와 다를 수 있다는 것이 인상적이었습니다.
  • 세미나 내용이 실제 현업에서 겪고 있는 어려움을 주제로 던지고 그에 대한 내용이라 공감가는 것이 많았고, 그로 인해 많은 도움 받게 되었습니다. 진행 방식 또한, 한 분이 말씀하시면 또 다른 한 분이 정리하는 멘트를 하셔서, 더욱 더 이해가 잘 가는 방식이어서 좋았습니다.

데이터리안에게 하고 싶은 한마디!

  • 요즘 데이터 분석 취준 고민하는 후배들에게 데이터리안 강추하고 있어요. 실무자 입장에서도 블로그 글도 너무 유용하게 참고하고 있답니다. 앞으로도 잘 부탁드려요!
  • 중간 중간 필요한 자료나 링크도 바로 공유해주시고, 유익한 세미나였습니다. 너무 고생하셨습니다!
  • 데이터리안 네 분의 멤버분이 모두 데이터 분석과 경험한 것을 나누는 것에 진심인 점이 느껴졌어요. 앞으로도 기대가 됩니다. 오늘 세미나 준비해주셔서 감사합니다!
  • 4월 세미나부터 꾸준히 세미나 참여하고 있는데, 이번 달 세미나 정말 최고였어요! (인프런에 세미나 영상이 나오면 주변에 모두 추천하고 싶을 정도로요!) 세미나 운영이 점점 발전하시는 것 같아 참여자로써도 기쁩니다. 다음 달 세미나도 너무 기대돼요! 데이터리안의 번창을 더욱 응원하고 바라고 있습니다 ㅎㅎ
  • 가끔 SNS 광고로 접하다가 처음 세미나에 참여해 보았는데, 정말 오랜만에 가치있는 저녁 시간이었습니다.
  • 데이터리안 최고! 세미나 내용들도 항상 너무 알차고 도움됩니다. 정말 계속 해주세요!
  • 좋은 블로그 글 계속 써주세요~ 재밌는 시간 준비해주셔서 감사합니다.
  • 늘 풍성하고 좋는 세미나를 운영해주셔서 감사합니다!
  • 매월 세미나 해주세요~ 작은 경험의 이야기도 앞으로 나아갈 방향에 대해 용기를 주고 있어요.
  • 감사합니다!! 마구마구 추천할게요.

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • 데이터 기반 의사 결정의 의미가 궁금하신 분

  • 데이터 기반 의사 결정의 실제 사례가 궁금하신 분

  • 데이터 분석의 전망이 궁금하신 분

실무 경험이 탄탄한 현업 분석가들이 데이터 분석 교육을 기획하고, 직접 강의합니다.

데이터리안에 대해서 더 알아보고 싶다면

👉 https://www.datarian.io

커리큘럼

전체

6개 ∙ (2시간 9분)

강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!